## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 626 − 631 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2741

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Bekas Menerapkan Metode SAW
Frendiza Nawandi * , Azzam Muzhaffar, Muhammad Ramadhika Putra Tamtomo, Resad Setyadi
Informatika, Sistem informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53147 Email: 1,* 20103125@ittelkom-pwt.ac.id, 2 20103124@ittelkom-pwt.ac.id, 3 20103149@ittelkom-pwt.ac.id, 4 resad@ittelkom- pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 20103125@ittelkom-pwt.ac.id
Submitted: 23/12/2022 ; Accepted: 30/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Abstrak − Pemilihan Smartphone bekas yang dilakukan para Pembeli kadang membuat bingung calon pembeli Smartphone bekas  apa  yang  akan  dibeli  sesuai  kriteria  yang  diinginkan.  Berdasarkan  hal  tersebut  pada  penelitian  ini  dibangun  sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk melakukan proses pemilihan Smartphone bekas yang sesuai dengan kriteria, yaitu harga, kamera, RAM, memori internal, Processor, baterai, dan berat. Metode pengambilan keputusan yang digunakan yaitu metode Simple Additive Weighting ( SAW ). Metode ini digunakan untuk menentukan nilai bobot dari setiap kriteria, yang kemudian  dilakukan  proses  perangkingan  untuk  menentukan  alternatif  Smartphone  bekas.  Hasil  dari  penelitian  ini  yakni menjelaskan hasil tahapan perhitungan nilai alternatif kriteria pada implementasi Programyang sudah dilakukan berdasarkan perhitungan manual serta menjelaskan bahwa perhitungan dapat menghasilkan tahapan akhir dimana Alternatif Smartphone bekas MI 10t Pro memiliki ranking nomor 1 dan memiliki nilai sama seperti perhitungan secara manual yaitu 91,1.Dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  yang  menggunakan  metode  SAW,  (  Simple  Additive  Weighting  ),  dapat  membantu konsumen memilih handphone bekas berdasarkan kriteria – kriteria yang telah ditetapkan.
Kata Kunci: Smartphone Bekas; Simple Additive Weighting; SPK
Abstract −The  selection  of  used  Smartphones  made  by  buyers  sometimes  confuses  prospective  buyers  of  what  used Smartphones to buy according to the desired criteria. Based on this, in this study a decision support system was built that was used to carry out the process of selecting used smartphones that matched the criteria, namely price, camera, RAM, internal memory, processor, battery, and weight. The decision-making method used is the Simple Additive Weighting (SAW) method. This method is used to determine the weight value of each criterion, which is then carried out a ranking process to determine alternative used Smartphones. The results of this study are to explain the results of the stages of calculating the alternative value criteria in the implementation of the Program which has been carried out based on manual calculations and explaining that the calculation can produce the final stage where the alternative smartphone used MI 10t Pro has a ranking number 1 and has the same value as manual calculations, namely 91.1. With a decision support system that uses the SAW method, (Simple Additive Weighting), it can help consumers choose used cellphones based on predetermined criteria.
Keywords : Used Smartphone; Simple Additive Weighting; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Dalam kehidupannya, manusia selalu dihadapkan dengan permasalahan untuk mengambil suatu  keputusan. Hal ini terjadi dipenjualan pusat Smartphone, permasalahan yang muncul adalah  terdapatnya kriteria – kriteria yang menjadi acuan baik itu tipe, model, fitur. Terjadinya permasalahan ini karena adanya faktor-faktor penyebab .Salah satunya, sering ditemukan pembeli Smartphone yang baru, dan dalam waktu yang cepat terkadang pemakai sudah merasa  bosan  dan  adanya  niat  membeli  Smartphone  yang  lebih  baik  lagi  fiturnya  dari  sebelumnya,    hal  inilah faktor faktor yang menjadi Smartphone yang masih layak jual untuk diperjual belikan kembali [1]–[4] . Smartphone merupakan alat telekomunikasi elektronik yang memiliki kemampuan dasar yang sama dengan telepon konvensional dimana Smartphone lebih praktis yang dapat di bawa kemana saja serta memiliki banyak kelebihan seiring berkembangnya jaman semakin maju pula perkembangan dunia teknologi salah satunya adalah Smartphone [5]–[7] .
Selain fitur dan jenis, harga juga menjadi titik penentu seseorang dalam membeli sebuah Smartphone. Para konsumen  umumnya  kesulitan  mencari  Smartphone  yang  diinginkan [8] .  Untuk  mempunyai  dana  lebih  dapat memilih Smartphone baru sesuai keninginan calon pengguna, dan untuk yang mempunyai dana yang minim dapat membeli Smartphone bekas yang harganya setengah harga dari Smartphone baru dengan kulitas yang masih baik [9], [10] .  Keuntungan memilih Smartphone bekas adalah calon pengguna dapat menghemat dana, calon pengguna juga  akan  mendapatkan  Smartphone  bekas  spesifikasi  tinggi  dengan  harga  murah,dan  juga  terkadang  ada Smartphone bekas yang masih seperti baru dan di jual dengan harga miring [11], [12] . Kendala dalam memilih Smartphone bekas calon pengguna harus memperhatikan beberapa kriteria adapun kriteria yaitu Harga, Kamera, Ram, Memori internal, Processor, Baterai, Jaringan dan Berat Smartphone Maka dari itu penulis menggunakan sistem pendukung keputusan untuk menyelesaikan masalah tersebut [13], [14] .
Terdapat  penelitian  terkait  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  metode  SAW  yakni  penelitian oleh  Mega  Fidia  Penta  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode SAW pada PT. Kujang Sakti Anugrah yang membahas permasalahan persaingan pada perusahaan yang mengakibatkan  perusahaan  harus  terus  meningkatkan  kualitas  dari  karyawan  dalam  perusahaan  itu  sendiri.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 626 − 631 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2741
Penelitian  ini  mencoba  untuk  melakukan  sebuah  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Kujang  Sakti  Anugrah dengan  metode  Simple  Additive  Weigthing,  yang  terdiri  dari  lima  kriteria  yakni  tanggung  jawab,  sikap  kerja, kedisiplinan, prestasi  kerja dan kerjasama. Sampel ini didapatkan dari  data karyawan bagian bengkel  pada PT. Kujang Sakti Anugrah, karena dalam perusahaan ini masih belum efektif dalam melakukan pemilihan terhadap karyawan terbaik. Hasil dari penelitian ini yakni telah dipilih karyawan bernama Wandi Kariadi dengan nilai 0,93 sebagai karyawan terbaik pada bagian bengkel PT. Kujang Sakti Anugrah. Dari penelitian tersebut penulis tertarik untuk menggunakan metode yang sama yaitu Simple Additive Weigthing karena dirasa lebih mudah dan juga lebih efektif dalam mendapatkan hasil dari penelitian ini. [15]
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, Sistem yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [16], [17] . Metode yang  dapat  digunakan  pada  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  terdapat  beberapa  metode  diantaranya  metode WP, MOORA, TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE, Simple Additive Weighting (SAW) .
Untuk  melakukan  penilaian  serta  penentuan  yang  bersifat  tidak  jelas  atau  kabur  seperti  kasus  ini, maka diperlukan sebuah metode yang bisa memecahkan masalah itu. Untuk menghitung penentuan yang bersifat kurang jelas tersebut maka metode SAW adalah metode yang tepat untuk memetakan sebuah masalah dalam penentuan memeilih Smartphone bekas [18] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian untuk menerapkan system pendukung keputusan dalam pemilihan handphone bekas dilakukan dengan menggunakan metode simple additive weighting (SAW). Penelitian diawali dengan melakukan pengumpulan data yang dilakukan dengan menerapkan system observasi dan studi Pustaka untuk mendapatkan data yang valid agar dengan  sangat  baik  mendukung  jalannya  penelitian  system  pendukung  keputusan.  Setelah  data  untuk  bahan penelitian sudah dikumpulkan, proses analisis data akan dilakukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mendapatkan hasil yang maksimal

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1. Metode pengumpulan data
Data yang dikumpulkan untuk penelitian ini merupakan pengumpulan data yang berhubungan dengan penelitian dan  spesifikasi  dari  alat  tertentu,  yaitu  observasi  dan  studi  Pustaka.  Observasi  merupakan  salah  satu  metode pengumpulan dilakukan dengan melakukan pengamatan atau peninjauan langsung untuk mencari data – data yang dibutuhkan seiring dengan berjalanya suatu permasalahan.

## 2.1.2. Metode analisis data
Data yang sudah dikumpulkan untuk pemilihan handphone bekas akan di analisis menggunakan Sistem pendukung keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  menurut  berbagai  ahli  diantaranya  Man  dan  Watson,  mendifinisikan bahwa  sistem  pendukung  keputusan  (SP )  adalah  suatu  sistem  interaktif  yang  membantu  pengambil  keputusan melalui penggunaan data dan model – model keputusan untuk memecahkan masalah -masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur.

## 2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  Simple  Additive Weighting  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  suatu  kriteria. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut, sebagai berikut :
1. Menetapkan Matriks Keputusan
2. Menormalisasikan matriks Keputusan
Keterangan : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 626 − 631 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2741
x ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max i X ij = nilai terbesar dari setiap i kriteria Min i X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria i 3. Menghitung nilai preferensi (Vi)
Keterangan : Vi = Hasil akhir pada altrnatif Wi = Bobot yang telah ditentukan Rij = Normalisasi Matriks

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah satu yang dihadapi dalam pemilihan Smartphone bekas yaitu dikarenakan banyaknya smartphone bekas yang harus dipilih oleh calon pembeli, maka dari itu penentuan pemilihan handphone bekas menentukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitunganya, sehingga dapat diperoleh alternatif yang terbaik. Kriteria -kriteria yang dijadikan penilaian yang telah ditentukan terdapat pada tabel 1.
Tabel 1. Data kriteria Kode Kriteria Kriteria Atribut C1 Harga Cost C2 Kamera Benefit C3 Ram Benefit C4 Memori Internal Benefit C5 Processor Benefit C6 Baterai Benefit C7 Berat Cost
Dari kriteria pada tabel 1 berisi kode kriteria, kriteria dan  atribut. Atribut kriteria terdiri dari benefit atau cost,  dimana  benefit  artinya  semakin  besar  nilainya  maka  akan  semakin  bagus,  sedangkan  cost,  semakin  kecil nilainya semakin bagus. Berikut data dari  beberapa Alternatif HP Bekas, yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data alternatif pilihan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 Redmi note 10 pro 2.700.000 108mp 6GB 128GB Octa- core ( 8 inti ) 5020 mAh 193g A2 Poco f2 Pro 4.100.000 64mp 8GB 256GB Octa- core ( 8 inti ) 4700 mAh 219g A3 MI 10t Pro 4.700.000 108mp 8GB 256GB Octa- core ( 8 inti ) 5000 mAh 218g A4 Realme GT Neo 2 6.200.000 64mp 8GB 256GB Octa -core ( 8 inti ) 5000 mAh 200g A5 Poco f3 4.800.000 48mp 8GB 256GB Octa- core ( 8 inti ) 4520 mAh 196g
Data alternatif pilihan pada tabel 2 mencatat nilai setiap alternatif berdasarkan semua data kriteria. Pada tabel 2 adalah contoh nilai alternatif dari pemilihan handphone bekas terbaik
Tabel 3. Nilai Bobot kriteria Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 2.700.000 108mp 6GB 128GB Octa- core ( 8 inti )  5020 mAh 193g A2 4.100.000 64mp 8GB 256GB Octa- core ( 8 inti )  4700 mAh 219g A3 4.700.000 108mp 8GB 256GB Octa- core ( 8 inti )  5000 mAh 218g A4 6.200.000 64mp 8GB 256GB Octa -core ( 8 inti )  5000 mAh 200g A5 4.800.000 48mp 8GB 256GB Octa- core ( 8 inti )  4520 mAh 196g
Nilai bobot kriteria pada tabel 4 mentgubah nilai pada alternatif sesuai bobot pada sub kriteria ( Crips )

## Xij
[
2.700.000 108 6 128 8 5020 193 4.100.000 64 8 256 8 4700 219 4.700.000 108 8 256 8 5000 218 6.200.000 64 8 256 8 5000 200 4.800.000 48 8 256 8 4520 196]
Tahapan selanjutnya dari metode SAW, yaitu menghitung matriks ternormalisasi ( rij ). Nilai kriteria C1 : Min =  { 2.700.000, 4.100.000, 4.700.000, 6.200.000, 4.800.000 } = 2.700.000 A1,1 = 2.700.000/ 2.700.000 = 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 626 − 631 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2741
A1,2 = 2.700.000/ 4.100.000 = 0,65 A1,3 = 2.700.000/ 4.700.000 = 0,57 A1,4 = 2.700.000/ 6.200.000 = 0,43 A1,5 = 2.700.000/ 4.800.000 = 0,56 Nilai kriteria C2 : Max = { 108, 64, 108, 64, 48 } = 108 A1,1 = 108/ 108 = 1 A1,2 = 64/ 108   = 0,59 A1,3 = 108/ 108 = 1 A1,4 = 64/ 108   = 0,59 A1,5 = 48/ 108   = 0,44 Nilai kriteria C3 : Max = { 6, 8, 8, 8, 8 } = 8 A1,1 = 6/ 8 = 0,75 A1,2 = 8/ 8 = 1 A1,3 = 8/ 8 = 1 A1,4 = 8/ 8 = 1 A1,5 = 8/ 8 = 1 Nilai kriteria C4 : Max = { 128, 256, 256, 256, 256 } = 256 A1,1 = 128/ 256 = 0,5 A1,2 = 256/ 256 = 1 A1,3 = 256/ 256 = 1 A1,4 = 256/ 256 = 1 A1,5 = 256/ 256 = 1 Nilai kriteria C5 : Max { 8,8,8,8,8 } = 8 A1,1 = 8/ 8 = 1 A1,2 = 8/ 8 = 1 A1,3 = 8/ 8 = 1 A1,4 = 8/ 8 = 1 A1,5 = 8/ 8 = 1 Nilai kriteria C6 : Max = { 5020, 4700, 5000, 5000, 4520 } = 5020 A1,1 = 5020/ 5020 = 1 A1,2 = 4700/ 5020 = 0,93 A1,3 = 5000/ 5020 = 0,99 A1,4 = 5000/ 5020 = 0,99 A1,5 = 4520/ 5020 = 0,90 Nilai kriteria C7 : Max = { 193, 219, 218, 200, 196 } = 219 A1,1 = 193/ 219 = 0,88 A1,2 = 219/ 219 = 1 A1,3 = 218/ 219 = 0,99 A1,4 = 200/ 219 = 0,91 A1,5 = 196/ 219 = 0,89
Tabel 5. Matrik Ternormalisasi Alternatif  C1 C2 C3 C4  C5  C6 C7 A1 1 1 0,75  0,5  1 1 0,88 A2 0,65  0,59  1 1 1 0,93  1 A3 0,57  1 1 1 1 0,99  0,99 A4 0,43  0,59  1 1 1 0,99  0,91 A5 0,56  0,44  1 1 1 0,90  0,89 Tahapan akhir menghitung nilai preferensi dengan menggunakan rumus ( 2 ) V1 = ∑ ( 20*1 ) + ( 10*1 ) + ( 15*0,75 ) + ( 15*0,5 ) + ( 10*1 ) + ( 20*1 ) + ( 10*0,88 ) = 87,55 V2 = ∑ ( 20*0,65 ) + ( 10*0,59 ) + ( 15*1 ) + ( 15*1 ) + ( 10*1 ) + ( 20*0,93 ) + ( 10*1 ) = 87,5 V3 = ∑ ( 20*0,57 ) + ( 10*1 ) + ( 15*1 ) + ( 15*1 ) + ( 10*1 ) + ( 20*0,99 ) + ( 10*0,91 ) = 91,1 V4 = ∑ ( 20*0,43 ) + ( 10*0,59 ) + ( 15*1 ) + ( 15*1 ) + ( 10*1 ) + ( 20*0,99 ) + ( 10*0,91 ) = 83,41 V5 = ∑ ( 20*0,56 ) + ( 10*0,44 ) + ( 15*1 ) + ( 15*1 ) + ( 10*1 ) + ( 20*0,90 ) + ( 10*0,89 ) = 82,5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 626 − 631 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2741
Tabel 7. Hasil Perangkingan
Alternatif Nilai Vi Ranking A1 87,5 2 A2 87,5 3 A3 91,1 1 A4 83,4 4 A5 82,5 5
Hasil akhir menjelaskan hasil tahapan perhitungan nilai alternatif kriteria pada implementasi Programyang sudah  dilakukan  berdasarkan  perhitungan  manual  serta  menjelaskan  bahwa  perhitungan  dapat  menghasilkan tahapan akhir dimana Alternatif Smartphone bekas MI 10t Pro memiliki ranking nomor 1 dan memiliki nilai sama seperti perhitungan secara manual yaitu 91,1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  permasalahn  dan  pembahasan  di  atas,  sistem  secara  sederhana  melakukan  pembobotan  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk memilih Smartphone bekas sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan yaitu harga, kamera, RAM, memori internal, processor, baterai, serta berat dari smartphone tersebut. Hadirnya  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dengan  metode  perhitungan  yang  tepat  dan  akurat  sehingga  calon pembeli dapat lebih mudah melakukan pertimbangan dalam memilih Smartphone bekas yang sesuai dengan yang diinginkannya. Bisa dilihat melalui table hasil perankingan bahwasanya alternatif A3 atau MI 10 T Pro memiliki nilai tertinggi yaitu 91,1 lalu di ikuti dengan Alternatif berikutnya yaitu A1 atau Redmi note 10 pro yang memiliki nilai 87,5 dan alternatif A2 atau Poco f2 Pro dengan nilai yang sama.

## REFERENCES
[1]  A.  Andis,  M.  Risal, dan  M.  Kasran,  “Pengaruh  Kualitas  Produk,  Harga  Dan  Promosi Terhadap Keputusan  Pembelian Produk Handphone Samsung Pada Toko Centro Palopo,” Jurnal Manajemen STIE Muhammadiyah Palopo, vol. 5, no. 1, hlm. 25–31, 2019, doi: 10.35906/jm001.v5i1.345.
[2]  R.  Nurmalatyas,  “Pengaruh  Promosi,  Kualitas  Produk  Dan  Keragaman  Produk  Terhadap  Keputusan  Pembelian Handphone Vivo,” Jurnal Widya Ganecwara, vol. 10, no. 4, 2020, doi: 10.36728/jwg.v10i4.1222.
[3]  A. Paramansyah, D. M. Ghulam, dan E. Ernawati, “Pengaruh Kesadaran Merek (Brand Awareness) terhadap Keputusan Pembelian Handphone Samsung,” Al-Kharaj : Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah, vol. 2, no. 1, hlm. 88–107, 2020, doi: 10.47467/alkharaj.v2i1.77.
[4]  R. Mappadeceng, “Pengaruh Kualitas Produk terhadap Keputusan Pembelian Handphone Merek Oppo di Tanjung Jabung Barat Jambi,” Eksis: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, vol. 12, no. 2, hlm. 148, 2021, doi: 10.33087/eksis.v12i2.263.
[5]  M. Ramadani, “Pengaruh Kualitas Pelayanan, Promosi Dan Lokasi Terhadap Keputusan Pembelian Di Toko Handphone,” IQTISHADequity jurnal MANAJEMEN, vol. 1, no. 2, hlm. 36–46, 2020, doi: 10.51804/iej.v1i2.540.
[6]  M. Surur dkk., “Kualitas Produk , Fitur Produk , Merek dan Promosi Syariah Dalam Keputusan Pembelian Handphone OPPO Pada UniqCell Dlanggu,” vol. XIII, no. 1, hlm. 221–236, 2022.
[7]  F. Fera dan C. A. Pramuditha, “Pengaruh Kualitas Produk, Harga, Promosi, Citra Merek Terhadap Keputusan Pembelian Handphone Xiaomi Di Kota Palembang,” Publikasi Riset Mahasiswa Manajemen, vol. 3, no. 1, hlm. 1–13, 2021, doi: 10.35957/prmm.v3i1.1611.
[8]  N.- Narti, S. Sriyadi, N. Rahmayani, dan M. Syarif, “Pengambilan Keputusan Memilih Sekolah Dengan Metode AHP,” Jurnal Informatika, vol. 6, no. 1, hlm. 143–150, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.5552.
[9]  D.  Timbowo,  “Manfaat  Penggunaan  Smartphone  Sebagai  Media  Komunikasi  (Studi  pada  Mahasiswa  Jurusan  Ilmu Komunikasi Fakultas Ilmu Sosial dan Politik Universitas Sam Ratulangi),” e-journal “Acta Diurna,” vol. V, no. 2, hlm. 1–13, 2016.
[10] R. I. Y. Anwar, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Harga Beli Handphone Bekas Dengan Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Technologia: Jurnal Ilmiah, vol. 9, no. 4, hlm. 263, 2018, doi: 10.31602/tji.v9i4.1542.
[11] A.  Widarma  dan  H.  Kumala,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Pengguna  Listrik  Subsidi  Dan Nonsubsidi Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani (Studi Kasus : PT. PLN Tanjung Balai),” Jurnal Teknologi Informasi, vol. 2, no. 2, hlm. 165, 2019, doi: 10.36294/jurti.v2i2.432.
[12] K. N. A. Nur, S. R. Andani, dan P. Poningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Seluler Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (Moora),” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 2, no. 1, hlm. 61–65, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.942.
[13] J.  Marpaung,  “Pengaruh  Penggunaan  Gadget  Dalam  Kehidupan,”  KOPASTA:  Jurnal  Program  Studi  Bimbingan Konseling, vol. 5, no. 2, hlm. 55–64, 2018, doi: 10.33373/kop.v5i2.1521.
[14] M.  Katoningati,  R.  I.  Salsabila,  dan  A.  P.  Widyassari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Handphone  Dengan Menggunakan Metode Weight Product,” Simetris, vol. 15, no. 1, hlm. 24–34, 2021.
[15] “View of Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW pada PT. Kujang Sakti Anugrah”.
[16] L. I. E. Harefa, F. Rizky, dan I. Mariami, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Harga Jual Handphone Dengan Metode Activity Based Coasting,” Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, hlm. 405, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5405.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 626 − 631 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2741
[17] Marvel Handy Putra, S. Ramadhan, Nurul Afwi, dan Fatmawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Handphone Gaming  Terbaik  Tahun  2021  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),”  Jurnal  Sistem Informasi, vol. 11, no. 1, hlm. 18–29, 2022, doi: 10.51998/jsi.v11i1.449.
[18] S.  Kasus  dan  D.  I.  Kelurahan,  “Analisis  faktor  -  faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  pembelian  generasi  z  pada handphone vivo (studi kasus di kelurahan baru, pematangsiantar) 1,” vol. 4, no. 2, hlm. 88–100, 2022.